LakeFlow

Organizações utilizam cada vez mais dados externos para apoiar análises, decisões operacionais e monitoramento de cenários. Esses dados geralmente vêm de APIs públicas, serviços de terceiros ou fontes abertas, em formatos brutos, heterogêneos e com pouca padronização. Sem um pipeline estruturado, a coleta desses dados tende a gerar arquivos isolados, difíceis de validar, reaproveitar ou evoluir. O desafio não está apenas em obter os dados, mas em transformá-los em ativos organizados, confiáveis e prontos para consumo analítico ao longo do tempo.

Na prática, muitos fluxos de ingestão de dados externos são implementados de forma pontual, sem separação clara de etapas, controle de qualidade ou rastreabilidade das execuções. Isso dificulta responder perguntas básicas, como: de onde veio esse dado, quando foi coletado, quais transformações foram aplicadas e se ele está apto para uso analítico. O desafio desta prova de conceito foi construir um pipeline capaz de tratar dados externos de forma estruturada, com camadas bem definidas, execução previsível e dados prontos para consumo analítico, sem depender de soluções complexas ou específicas de negócio.